文献类型：期刊文章

作　　者：郭海蓉[1] 张晖[2] 赵旭剑[1] 李波[1] 杨春明[1]

机构地区：[1]西南科技大学计算机科学与技术学院 [2]西南科技大学教育信息化推进办公室,四川绵阳621010

出　　处：《软件导刊》

基　　金：四川省教育厅资助项目(14ZB0113);西南科技大学博士基金资助项目(12zx7116)

年　　份：2015

卷　　号：14

期　　号：5

起止页码：77-79

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：随着互联网的发展和Web2.0的应用,网络信息呈现出越来越明显的动态演化性,传统的静态文摘方法不能很好地反应文摘的动态变化和新颖性,难以满足人们对于摘要获取效率的要求,动态文摘技术成为新的研究热点。提出一种基于改进K-means算法的动态文摘提取和更新方法。为了减小聚类结果对初值的依赖性,提高聚类的稳定性,采用聚类中心的搜索算法获得较优的初始聚类中心。它能解决使用传统聚类方法进行动态文摘提取中存在的重复计算问题,并能保持较高效率。在TAC2008上的实验证明,该方法生成的动态文摘效果较好、算法效率高。

关 键 词：K-MEANS 动态文摘  增量聚类 TAC 2008数据集  

分 类 号：TP312]